商业银行数字化转型
2024-01-25 08:28:45 1 举报AI智能生成
商业银行数字化转型是指银行业通过采用现代科技，如人工智能、大数据、云计算、区块链等，实现业务模式、运营管理、客户服务等方面的创新与升级，提高效率，降低成本，提升客户体验。这一转型过程涉及到银行前台、中台、后台的全面数字化改造，包括产品创新、风险管理、运营流程、客户服务等多个方面。通过数字化转型，商业银行能够更好地适应数字化时代的市场需求，提升竞争力。
作者其他创作
大纲/内容
背景介绍
大势所趋
银行数字化转型是促进国内经济体系产融结合、助力银行经营降本增效的核心战略规划；
层层递进的数字金融系列政策与建设数字中国的战略号召为银行数字化转型提供内在发展指导与外在数字化氛围营造；<br>
顶层规划<br>
由广入微，见微知著，国家数字化转型系列政策层层推进，逐步构建数字金融新格局；<br>
《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》<br>工作目标：“到2025年，银行业保险业数字化转型取得明显成效，数字化金融产品和服务方式广泛普及”，“数字化经营管理体系基本建成，网络安全、数据安全和风险管理水平全面提升。”从“战略规划和组织架构”、“业务经营”、“数据能力”、“科技能力”、“风险防范”等方面全面推进银行业保险业数字化转型；
后疫情时代<br>
疫情促使“非接触式”金融服务需求激增，银行业务线上化进程加速；<br>
外部竞争
互联网公司入局造成冲击，互联网公司技术能力及生态建设水平超过银行，金融“换”媒浪潮动摇银行市场地位；<br>
内部投入<br>
近年国内银行业IT投入规模稳步提升，预计将以约24.6%的复合增长率高速增长，2025年市场投入规模将接近6000亿；
技术进步
前沿技术与银行业高度契合，底层技术及新兴技术的成熟发展成为银行数字化转型助推器；<br>
转型难点
复合型人才匮乏（内部）<br>
内部人才培养成本高、周期长，思维模式受限，人才转化效果不理想；<br>
外部招聘市场中复合型人才供不应求，需要与互联网及金融科技公司进行人才竞争，银行业留存人才优势不明显；
技术与业务难适配（内部）<br>
银行业务场景与产品构成复杂多样，技术的选择及系统的搭建难度较大；
银行业务灵活多变，对于系统的迭代能力及适应性都是较大的考验；<br>
银行对于技术的选取应用要贴合银行的产品与业务，不能盲目“炫技”，哪个技术最适合银行业务、如何应用这个技术都是银行需要仔细考虑的问题；
数据治理基础薄弱（内部）<br>
银行业务具有单链条属性，部门间难以发挥协同效应，导致数据规则不统一，孤岛现象较为严重，数据归集不到位；
数据挖掘能力欠缺，缺少相应的数据整合、治理及分析工具，导致在数据价值难挖掘、数据资产难利用；<br>
银行数据渠道的打通、共享和应用能力不足，难以支撑“数据生态”建设；
复合型人才匮乏（内部）<br>
内部人才培养成本高、周期长，思维模式受限，人才转化效果不理想；<br>
外部招聘市场中复合型人才供不应求，需要与互联网及金融科技公司进行人才竞争，银行业留存人才优势不明显；
数据安全风险（外部）<br>
作为数据密集型行业，银行业在生产运营中沉淀了大量数据资源，其中包括海量个人信息。如何在安全合规的情况下利用生物特征进行个人身份验证，收集、处理并挖掘数据价值以形成资产，成为银行业进行数字化转型的挑战之一；
网络监管风险（外部）<br>
《网络安全法》提出，包括金融在内的7个重要行业领域，一旦遭到数据泄漏，可能将危及国家安全、民计民生及公众利益，因此国家应重点保护此类领域的网络安全。同时，随着犯罪性或破坏性的网络攻击不断增加，网络控制监管的力度也将持续提升；
敏捷系统 VS 复杂流程（外部）
金融科技公司采用的IT系统不同于规模较大的传统金融机构，所用的操作程序更为敏捷，这是金融科技公司的优势。然而金融科技公司可能缺乏相应的经验和专长，因此难以在公司层面与较为传统的金融机构系统相整合，亦难以适应后者复杂的操作流程；
思维开放 VS 思维保守（外部）
金融科技公司思维更开放，银行思维较为保守，内部风险规避观念与外部灵活创新思维的矛盾会成为双方在数字化转型项目合作中的阻力之一；
数字化模型
顶层战略规划
顶层设计<br>
顶层设计评测指标主要分为战略咨询供应商和银行两方面：<br>>>供应商选型时应考虑：商业，品牌、案例和口碑，以及风险合规三方面；<br>>>银行自身评估要点应包括以下部分：<br> 1）数字化转型需求分析，了解银行内部各部门对数字化转型的需求；<br> 2）数字化能力评估，诊断银行目前数字化能力现状，分析与目标的差距；<br> 3）明确数字化战略目标，包括短期目标与长期愿景；<br> 4）详尽的数字化转型项目计划，数字化转型依托于各重点项目建设实现，需对各重点项目的进行提前规划；
战略布局<br>
战略布局作为顶层战略规划重要的一环，关系到银行数字化转型的成功与否，各银行的数字化转型最优规划路径是不一的，根据《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见（银保监办发〔2022〕2号）》），银行进行数字化战略布局可从科技、业务、人才、生态这四方面布局。
高阶组织管理
银行进行数字化转型，绝不仅仅是成立一个科技中心/部门就能实现转型目标，需要对全行的组织架构进行深层次变革，将科技中心渗透进每个部门或每项业务中，将两者深度融合。金融科技架构评测内容包括以下细分指标：1）科技组织架构搭建是否完善；2）架构管理机制是否合理；
数字化能力建设<br>
渠道数字化
线下物理网点的数字化转型<br>
智能化运营工具的引入
对于银行网点数字化升级最直接表现是对智能化运营工具的引入，包括虚拟助手、机器人客服、智慧柜员机等，<br>通过对银行网点软硬件水平的提升，在降低人力成本、提升工作效率的同时，实现银行网点数字化的初代转型；
银行网点数字化氛围营造
银行网点数字化转型的下一步是网点整体数字化氛围的营造，通过对业务模式、人员服务、软件系统等要素的全方面数字化升级，<br>使引入的智能化运营工具在实际业务中得到充分应用，真正实现线下物理网点的全面数字化提升；
银行线上渠道的搭建<br>
银行线上渠道的拓展
银行的线上渠道主要包括网上银行、手机银行、其他银行业务app、银行公众号、社群等线上用户群体聚集地；
线上触客及客户运营方式的升级
得益于智能技术商用化的成熟以及智能设备的普及，通过线上渠道银行业务摆脱了传统银行物理网点的地域限制<br>及客户经理的服务及知识面的限制，有能力为客户提供更深入、全面、专业化程度更强的服务；
渠道选择的适配性与业务连通性
全渠道交互功能平台的搭建
客户渠道偏好分析（JM）
内容管理（CM）<br>
平台集成（PI）<br>
渠道融合（OMO）<br>
数据防丢失（SPDL）
全渠道交互对银行能力提出的要求<br>
渠道“归户”管理
银行应转变客户运营理念，增强“归户”意识，以用户为核心，统一银行在不同渠道的经营行为，<br>避免出现营销管理冲突、重复营销及短时间密集营销的情况
渠道业务联动
线上发起，线下经营<br>
由线上公域或私域平台捕捉销售线索→总行\分行通过掌上<br>银行、短信等进行初步营销→（若营销失败）对接线下渠道<br>将线索转交客户经理→客户经理进行强针对性的二轮营销；
线下拓展，线上运营<br>
客户经理在网点或公域场景拓展客户→帮助客户下载掌上银<br>行，开通手机银行业务，将流量引致线上私域平台→通过线<br>上大数据用户分析对客户进行针对性营销及常态化维护；
营销数字化
核心能力需求
提升服务<br>
聚焦于用户精准营销、个性化营销的服务提升，精准营销与个性化营销的核心是如何充分地将用户数据可视化，实现用户的精准打标，根据每位用户的标签情况有针对性的提供“1对1”促活、转化、留存等用户运营活动；<br>
流量升级<br>
在流量升级方面，银行普遍关注的核心问题是如何在提升本行然流量流入的同时，增强自然流量以外客户的获取能力，包括拓展全新的流量获取渠道，改善现有渠道的流量经营模式等；
用户触达
在多渠道、全方位用户触达方面，银行普遍关注的核心是如何构建数字化线下及线上触客渠道，以多维度、多渠道、多场景的方式，实现用户的全方位触达；
渠道联动
在渠道联动方面，银行业的关注点首先是如何在线上及线下渠道统一明确用户身份，实现渠道“归户”管理，其次是打造不同渠道间业务的联动性，达成多渠道联动经营；
用户运营流程
用户识别<br>
智能用户识别<br>
人脸识别<br>
扫码识别<br>
卡证识别
用户数字化画像<br>
用户信息采集<br>
数字化标签处理
用户触达
触客渠道的数字化升级<br>
基于渠道数字化的用户触达环节建设
远银中心数字化建设<br>
数据格式自动修正<br>
检测模型搭建<br>
数字化考核体系<br>
RPA数据统计<br>
用户转化
用户转化体系<br>
用户积分体系<br>
用户权益体系<br>
用户成长体系<br>
用户转化全流程概览
公域平台引客
私域流量运营
用户运营监测<br>
用户运营监测流程<br>
用户信息搜集、建模、动态预测、分类调整的用户动态监测
数字化用户检测模式<br>
迁移分析、转化分析、流失分析、成本效益分析
优势产品/工具
用户权益平台<br>
权益展示与兑换
明确展示各类积分、优惠券、礼品卡等权益的获取规则和使用条件；<br>提供在线查看、查询、管理及兑换权益的功能，用户可以直观地看到自己所拥有的权益明细，并能够方便地进行权益兑换操作；
个性化推荐<br>
根据用户的消费习惯、账户信息、风险偏好等因素，智能推荐匹配的权益或活动，实现个性化营销
互动与参与<br>
权益平台可承载各类线上活动，如签到领奖、消费达标赠送权益、信用卡积分商城等，鼓励用户积极参与并积累权益
会员体系管理<br>
建立多层次的会员等级制度，不同等级会员享有不同的权益标准和服务，通过累积交易额、活跃度等方式晋升会员等级
数据跟踪与分析<br>
实时追踪用户权益获取、使用情况，为银行提供数据分析基础，以便优化权益策略，提高转化率
场景化应用集成<br>
集成各种线上线下应用场景，例如电子支付、生活缴费、投资理财等，让用户在实际消费场景中便捷使用权益
合规管理与风控<br>
权益发放、使用过程需符合监管要求，包括反洗钱、隐私保护等方面，同时要具备相应的风控机制，防止滥用或恶意套现
社交分享与传播<br>
提供权益分享至社交媒体渠道的功能，增加品牌曝光度，吸引更多新客户加入
自动化运营与通知
自动推送权益更新、即将到期提醒等消息给用户，保持良好的用户沟通，提高权益使用效率
客户关系管理平台<br>
CRM
以表单类系统功能为主，综合市场及企业内部的客户资料与画像分析，应用用户数据优化营销业务流程，在售中、售后销售节点跟进，提高成单率、客户满意度的同时，打通社交网络渠道，挖掘潜在客户；
SCRM
以社交平台为基础，通过多种社交媒体渠道的交叉式网状交流，收集客户的互动信息，把握营销线索的社会化客户关系管理体系，优势在售前用户的引流、培育与转化,目前其部署渠道以银行自营APP为主，此外，企业微信与微信公众号\小程序也是较为重要的布局渠道;<br>
用户数据分析平台<br>
DMP
是通过归纳整合二、三方数据，在匿名化处理的情况下形成用户画像标签，实现精准广告投放的数据管理平台；<br>
CDP
汇聚企业内外多方数据信息，在打破数据孤岛的同时完善用户画像信息，达成内部用户精细化运营的客户数据平台；
客户数据安全保护类产品<br>
隐私计算技术是银行营销数字化客户数据安全保护系列产品中最具代表性的技术之一，以多方安全计算、同态加密技等密码学加密技术为核心，将融合隐私保护技术的联合建模与可信硬件相结合，实现“数据可用不可见，用途可控可计量”的客户数据安全保障技术；
产品数字化
数字化产品设计
基于对产品特征及历史数据的分析，结合线上金融市场环境与线上群体的消费习惯，设计出符合线上市场需求的数字化产品，并依托数据模型预测该产品的未来收益情况。数字化产品的设计也包括数字化投资组合的构建，通过模型对不同资产组合风险与收益的测算，帮助客户快速匹配适合的投资产品；
数字化产品营销
私域流量池建设
从公域平台吸引目标用户群体进入银行的私域流量池；<br>
用户分层<br>
将用户按照自身的特征、消费习惯、风险偏好、自身需求等特征分类，将有相似特征的用户统一管理；
产品与用户的匹配
基于产品历史市场表现及消费者行为偏好分析，为消费者群体找到最适合的金融产品，将二者特征匹配；
用户运营<br>
根据不同消费群体与金融产品的特征，安排在该领域有经验积累的客户经理，对该群体的客户进行针对性的私域流量运营；
售后追踪
实时跟进客户对金融产品的反馈，调整用户的资产配置及营销方式，为后续的产品升级迭代积累市场数据；
数字化产品升级迭代
对投放产品的市场表现进行追踪，积累产品数据与用户反馈，分析并调整营销策略，为后续产品迭代升级积累数据；
后续产品升级迭代的方向仍需要产品经理的把控，对于产品经理的市场洞察能力、产品设计经验以及用户需求把控能力提出了更高的要求；
风控数字化
基础能力
风控数据库建设<br>
数据信息库的建设将各数据池（对公数据、零售数据、普惠数据等）与维度指标、数据模型、银行信贷业务及实际场景相结合，充分探寻数据背后的风险意义，为整个银行风控体系数字化建设奠定基础；
银行风控数据库的建设对于银行自身的数据整合能力及数据平台的搭建能力提出了更高的要求，包括数据处理、模型指标搭建、数据源的传输与合作等方面；
智慧型风控平台<br>
通过搭建风控智慧平台，将银行整个风控流程涉及到的风险视图、组合分析、客户画像、业务流程及生命周期管理等环节串联在一起，完整的在智慧风控平台上展现；
智慧风控平台还作为银行日常风险管理及相关业务的辅助工作平台，实现文档归类、工作流程追踪、日常管理审核、知识管理等功能；<br>
业务能力
智能交易平台
交易银行线上化风控机制——评分卡<br>
反欺诈评分卡<br>
申请评分卡<br>
行为评分卡<br>
催收评分卡<br>
银行业务线上自动化审批流程
客户申请>信息核实>反欺诈核查>人行征信>申请评分卡>审批通过<br>
智能预警系统
对公业务预警维度划分
企业征信
客户状态<br>
工商信息<br>
交易行为<br>
信贷行为<br>
司法信息<br>
······
零售业务预警维度划分
身份特征信息<br>
履约信息<br>
财务状况<br>
行为偏好<br>
个人信用评分<br>
······
底层结构支持<br>
低代码
加速银行数字化
低代码核心能力降低数字化门槛，抚平银行数字化转型需求
流程设计倒逼银行业务与组织流程完善，打好数字化底层基础
加速银行创新
加速新点子落地，赋能员工产生正外部性
RPA<br>
技术层面
与其他软件集成，系统稳定性高，且能<br>满足灵活部署的需求
ERP<br>
OA<br>
BPM<br>
......
办公层面
使得业务流程标准化，降低人力资源成<br>本，提升决策效率
业务流程标准化<br>
实现24小时执行任务<br>
优化人力成本<br>
减少人工操作误差<br>
合规性得到保障
......
业务层面
作为接口打通系统间数据，构建数字化<br>环境，实现业务线自动化
抵押贷款处理<br>
报告、报表自动化<br>
客户服务<br>
托管清算<br>
信用卡审批<br>
账户运营<br>
......
人工智能
应用层<br>
信用风险警示<br>
内部合规风控
安防监控<br>
人脸核身<br>
chatbot<br>
智能支付<br>
智能财税<br>
智能客服<br>
智能催收<br>
业务人员培训<br>
产品定价<br>
需求监测识别<br>
智能营销<br>
风控决策支持<br>
理财精准推荐<br>
团伙欺诈防范<br>
团伙作案分析
技术层
计算机视觉
机器学习<br>
知识图谱<br>
智能语音<br>
自然语言处理
基础层
AI开发平台<br>
AI基础数据服务<br>
大数据治理与数据智能化
AI芯片<br>
智能服务器<br>
高性能计算平台<br>
超算中心<br>
智能云
数据安全<br>
重要价值
国家监管
银行业具有数据密集、强监管、高安全标准的特性，在金融行业中受到的政策约束最为严格。银保监会、中国人民银行等有关机构颁布各项指导意见及安全规范，强调建立数据全生命周期的安全闭环管理机制。加强银行业数据安全治理，保证数据机密性、完整性及可用性是国家金融系统金融系统稳定的重要保障；
风险防控
银行业数字化转型需要大量的数据支持，包括客户数据、业务数据、交易数据等等。如果这些数据泄露、被篡改或被盗取，将对银行业造成严重的损失，甚至可能引发金融风险。因此，保障数据安全及完整性是银行风险防控的必要举措，助力银行有效规避业务、合作伙伴及合规性等各类风险；
客户信任及银行声望
客户是银行业数字化转型的核心，银行业务积累了大量的客户相关数据，保障客户数据安全，有利于提升客户对银行的信任和满意度，增强客户粘性，从而提升银行的品牌形象，推动其业务发展；
核心技术趋势
隐私计算<br>
理念<br>
数据可用不可见，尤其适合多主体（如银行间、银行与电信运营商间）的数据互通与使用；
技术实现路径<br>
① 以密码学为核心的技术实现；<br>②融合隐私保护技术的联合建模；<br>③ 依托可信硬件的技术实现；
应用场景
多集中于银行风控类、营销类的场景，如精准营销、存量用户促活、个人/企业借贷风险识别等；
零信任安全
理念<br>
永远不要信任，始终验证；
技术实现路径<br>
① 最小权限原则；<br>②微分割；<br>③ 多因素认证（MFA）；<br>④ 实时监控和分析；<br>⑤ 数据加密；
应用场景
主要解决数据从银行内部员工泄露或者外部用户伪装成内部员工窃取数据。除了对银行内部员工进行统一身份建设，实现权限管理及访问控制外，该技术还可用于全域风险计算、资源安全访问等风控场景，实现全域风险感知；
培训及激励
培训
培训内容<br>
思维方式<br>
数字化的内涵，数字化的价值，银行数字化的典型场景；
数字化技能
数据批处理、数据统计分析、数据辅助决策、数据应用构建、数据治理、数据安全；
培训方式<br>
集中脱产培训和工作中的微课堂相结合，线下与线上相结合，理论与实操相结合、内外部相结合；
注意事项
参培人员应可对培训内容进行打分和反馈；
激励
第一步
现有机制下发现优秀方法/应用及相应的优秀人才；
第二步<br>
给予优秀人才更大的权责，使得优秀方法在更大范围推广，同时赋予物质、精神奖励，鼓励其产生发明更多优秀方法/应用，同时带动其他人效仿；
第三步
赋予既定数字化人才更高权重，去挖掘新的数字化人才；<br>
趋势及展望
数智化
1.0线上化阶段<br>
普通银行<br>
>数字化能力较为薄弱；<br>>银行业务场景数字化覆盖程度低，少部分业务场景实现数字化升级；<br>
头部银行
>数字化能力较为完整；<br>>银行业务场景实现了一定程度的数字化覆盖；<br>>部分业务条线达到数智化初级阶段；
2.0数字化阶段
能力提升<br>
通过技术采购的方式提升银行数字化能力
场景部署<br>
将数字化技术应用于更多的业务场景
3.0数智化阶段
数字化的完善
对银行业务场景更全面的数字化覆盖
数智化的探索
对银行业务条线更深入的数智化应用
开放性
开放银行
商业银行通过标准化API、SDK、H5、小程序等连接方式与生态内金融科技公司、第三方开发者、供应商等其他合作伙伴相互融合，共享数据、算法、交易流程与其他业务功能，为生态内的合作伙伴输出金融服务能力，由生态内的其他参与者为用户提供场景化的金融服务，实现对于银行商业模式与经营模式的数字化重塑；
开放业务
通过银行系统与产业平台、企业业务系统的连接，拓展了银行业务的服务边界，将终端服务客群衍生至传统银行服务难以触达到的长尾用户，全面释放生态内的数据价值与规模价值；
敏捷性
薄前台<br>
组织架构
轻量化人工销售，更多运用大数据、标签、客户分级进行精准营销、解放人力，将其职能更多地转向后台运营；
IT架构
采用应用组件微服务化，能更快速地响应前端需求，松耦合、易扩展，有利于快速衍生新业务及定制化服务的开发与维护；
厚中台
组织架构
银行风控、运营、产品等部门应具备雄厚的人力及数字化能力支撑，技术人员与业务人员相互协同；
IT架构
多类型业务中台+统一的数据中台，以沉淀前各业务经验，同时面向前端提供共性、标准化的服务，做好前后台之间的有效衔接。数据中台方面需要做好清洗及治理，统一数据标准后赋能于前端业务；
强后台
组织架构
数字化转型需要有强大的战略规划支撑。就银行而言，总行需强化“决策大脑”智能，做好营销端、风控端、IT端的保障工作；
IT架构
包含网络安全性、数据合规性及系统稳定性。目前主流银行是把重心放在交易类系统上，数据加工和分析类系统还需要提高重视程度；
生态化
供应商<br>
将“业务数据化”与“数据业务化”贯通是主要发展路径，厂商应共同打造银行数字化生态网络，全方位为银行产业赋能；
银行
需强化与政府端、企业端及个人客户端的数据联动，搭建新场景；
政府<br>
加强“政银合作”，帮助政府开发普惠金融产品，简化政府办事流程，提升基层政务服务能力及效率；
企业<br>
促进“产银融合”，开发银行+教育，银行+消费，银行+旅游等创新应用产品，输出嵌入式金融服务；
个人客户
加强用户精细化标签，实现用户分层，助力个性化营销：如构建高净值客户资产配置模型、理财方案个性化配置和营销策略精准推送等；
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